服务商定好后选哪个模型取决于你要干什么。模型名因平台而异，到 硅基模型广场 按标签筛选并复制。

你现在Yi经掌握：

其中,LangChain 作为一个功Neng强大且极具潜力的工具,在处理大模型应用方面发挥着至关重要的作用.相信你从头读到尾,脑袋里面就有一个清晰的框架了,知道如何去学习并掌握。.然而,hen多人在面对大模型以及 LangChain 时,往往会心生畏惧,认为这是一座难以攀登的高峰.

写入 ~/.zshrc，然后执行 source ~/.zshrc。

**LangChain**是一个开源框架,旨在简化复杂自然语言处理应用的构建和部署。它通过通用接口连接各种语言模型,支持智Neng问答、文本生成等应用场景。主要组件包括Models、Prompts、Memory、Indexes、Chains和Agents,提供灵活的功Neng组合和调用方式。 **LangChain**是一个用于构建和管理语言模型链的开源框架,旨在帮助开发者geng高效地构建和部署复杂的 自然语言处理

密钥和地址不用动，只改 model。模型名到 硅基模型广场 复制：

export SILICON_KEY="sk-xxx"export SILICON_BASE_URL="https://api.siliconflow.cn/v1"

也Ke以用 .env 文件 + python-dotenv 加载，本文示例直接用 os.getenv 读取 shell 环境变量。

用ConversationSummaryMemory存储上下文摘要 -- 需传入一个大模型,由其自动生成历史对话的摘要,减少记忆数据量。.基础大模型不具备主动调用工具的Neng力,而 LangChain 的Agent 组件可赋予其工具调用Neng力:其核心逻辑是,先让大模型分析用户需求、识别适配的工具,再按照工具要求的参数格式调用目标工具,Zui后将工具返回的结果回传给大....

为什么不Neng写 silicon: 或 bailian:？

# DeepSeek → Qwen，一行搞定llm = ChatOpenAI

DeepSeek、Qwen、GLM 等国产模型，同一套代码通调。

代码写法统一，选哪家服务商取决于你的场景和预算：

不确定就从 硅基流动 开始——本文示例全部基于它，跑通后换服务商只改两行配置。

# 以下示意三种服务商，实际代码中用 os.getenv 读取对应 Key# 硅基流动ChatOpenAI, baseurl=os.getenv, model="deepseek-ai/DeepSeek-V3")# 阿里云百炼ChatOpenAI, baseurl="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", model="deepseek-r1")# DeepSeek 官方ChatOpenAI, base_url="https://api.deepseek.com/v1", model="deepseek-chat")

代码结构完全不变——这就是 OpenAI 兼容标准 的价值：换「卖家」只换密钥和地址，不用重写调用逻辑。

文章浏览阅读1.2k次,点赞22次,收藏23次。在本文中,我们将深入探讨用于构建 LLM 应用程序的两个Zui流行的框架:LangChain 和 LangGraph。 _langgraph

LangChain 覆盖范围ChatOpenAI / init_chat_model 用于文本对话和图像理解。图像生成、视频生成、语音合成 Key 通用，但走不同 API 端点，需 OpenAI SDK 或 HTTP 调用。llm = initchatmodel为什么写 openai: 开头？

格式是 驱动名:模型名。前缀不是服务商，而是 LangChain 内置的驱动标识

langchain#自然语言处理#python#ollama#知识库一个 AI 应用的核心就是它所依赖的大语言模型,LangChain 框架本身不内置任何大模型,但它通过定义统一的接口规范,Ke以将各种第三方大语言模型接入进来.本文将详细介绍如何在 LangChain 中接入大语言模型,以及如何使用不同的大语言模型。python3 -m venv .venvsource .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activatepip3 install langchain langchain-openai python-dotenv安装依赖包

包名用途 langchain新版 init_chat_model 等核心 API langchain-openaiChatOpenAI python-dotenv可选，从 .env 文件加载密钥

.快速自检

python3 -c "import langchain; print"

二、第一次调用：ChatOpenAI

新建 use-model.py,复制以下代码运行：

import osfrom langchainopenai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI, # 服务商的密钥 baseurl=os.getenv, # 服务商的接口地址 model="deepseek-ai/DeepSeek-V3", # 具体要调的大模型 temperature=,)print.content)

python3 use-model.py # 或在编辑器里点击左上角执行图标

kan到模型回复，说明环境全部 OK。

改 api_key + base_url 配对，model Ke以仍是 DeepSeek：

这里的 openai 是协议驱动名，不是 OpenAI 官网。前缀决定驱动类型，环境变量决定实际请求发到哪家服务商。

例如,提到过如何设计复杂的提示模板以及管理对话历史记录的方法. #### 构建完整的 LangChain 流程 为了geng全面地理解 LangChain 中的大模型集成方式,Ke以参考一些书籍中的实际案例研究.

跟着Zuo一遍， 分钟跑通第一次调用。

Neng正常输出版本号就Ke以继续。Ru果没有 python3 或版本过低，macOS 推荐：

LangChain 没有为硅基、百炼注册专属驱动，写 silicon:xxx 会直接报错。它们接口兼容 OpenAI 标准，只Neng 借用 openai:驱动 ，再通过环境变量把请求指向硅基/百炼的地址。

上面代码里三个参数，对应三个Zui容易混淆的概念：

版权langchain专栏收录该内容19篇文章6订阅.

这个模板的目的是让模型知道如何处理用户的输入,并根据提供的提示列表选择一个Zui佳的模型提示来回应。.langchain简介及使用pdf.

LangChain + 提供了geng简洁的工厂函数，适合在多个官方 模型间切换。

二 、 安装依赖包 三 、 初次运行

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